基于图优化的多摄像头手眼标定框架
摘要：手眼标定是估计参考帧（通常是机器人臂或夹爪的基准帧）和一个或多个相机的参考帧之间的空间变换的问题。一般情况下，这种标定是通过非线性优化问题来解决的，但很少有人利用问题本身的底层图结构。实际上，手眼标定问题可以看作是同时定位与建图（SLAM）问题的一个实例。受此事实的启发，本文提出了一种基于姿态图的手眼标定方法，以两种不同的方式扩展了最新的技术解决方案：i）通过以一个相机为基础的解决方案；ii）覆盖多相机机器人设置。所提出的方法在模拟实验中与标准手眼标定方法进行了验证。此外，还展示了一个真实应用。在两种情况下，所提方法都优于其他替代方法。我们在本文中公开发布了一个开源实现我们的基于图优化的多相机设置框架。
作者：Daniele Evangelista, Emilio Olivastri, Davide Allegro, Emanuele Menegatti and Alberto Pretto
论文ID：2303.04747
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-07-31